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龙图腾网获悉云南瀚哲科技有限公司申请的专利一种基于RGB-D跨模态融合的植物叶片病斑分割方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120374650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510850402.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于RGB-D跨模态融合的植物叶片病斑分割方法和系统是由邓昌军;钱晔;孙吉红;李锐;王琳;彭丽缓;李晓晓;肖明睿;王征珠;张常元;宰倩;孙浩植设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RGB-D跨模态融合的植物叶片病斑分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于农业信息感知领域，涉及一种基于RGB‑D跨模态融合的植物叶片病斑分割方法和系统，包括：利用同步采集装置采集农作物的彩色图像和深度图像；对彩色图像和深度图像进行配准，得到配准彩色图像及其对应的配准深度图像；构建初始分割网络，并对初始分割网络进行模型训练；初始分割网络包括基于交叉注意力的特征聚合模块和由注意力引导的自适应特征融合模块；将配准彩色图像和配准深度图像输入训练好的分割网络进行分割，得到分割结果;通过深度传感器与可见光相机的异构数据融合，构建起涵盖二维纹理、三维形变的多维度特征体系;结合跨模态特征互补机制强化弱显性病虫害的识别鲁棒性,显著提升了复杂光照、枝叶遮挡场景下的分割精度。

本发明授权一种基于RGB-D跨模态融合的植物叶片病斑分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB-D跨模态融合的植物叶片病斑分割方法，其特征在于，包括： 利用同步采集装置采集农作物的彩色图像和深度图像；所述同步采集装置包括可见光相机和深度传感器； 对所述彩色图像和所述深度图像进行配准，得到配准彩色图像及其对应的配准深度图像； 构建初始分割网络，并对所述初始分割网络进行模型训练；初始分割网络包括基于交叉注意力的特征聚合模块和由注意力引导的自适应特征融合模块； 将所述配准彩色图像和所述配准深度图像输入训练好的分割网络进行分割，得到分割结果；所述分割结果包括完整叶片和病斑区域； 利用数据集对所述分割结果进行叶片病斑严重程度评估，得到评估结果；所述数据集为与叶片病斑相关的图像数据集；得到评估结果，包括: 基于病斑指标构建加权评分模型；所述病斑指标包括病斑类型、病斑面积和深度偏移特征； 基于病斑指标之间的重要程度构建判断矩阵； 计算判断矩阵的特征向量，从而确定所述加权评分模型的权重； 将确定权重的加权评分模型作为综合评分模型，并通过综合评分模型计算得到评分，对评分进行分级得到评估结果。

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